क्लास 9 से 12 तक के बाद Best career counselling online for working professionals

काउंसलिंग क्यों करवाते हैं क्यों करते हैं ?

क्लास 9 से  12 तक के बाद  Best career counselling online for working professionals - life लाइफ में हर किसी को कभी न कभी किसी counselor काउंसलर की जरुरत पड़ती है । इसका मुख्य कारण है अपने कैरियर का गलत चयन करना या अपने कैरियर की समझ न होना yesi यदि परिस्थिति आती है तो हमें काउंसलिंग counseling online की जरूरत पड़ती है और exampal एग्जांपल आफ टाइम मैनेजमेंट आफ गाइडेंस इन करियर काउंसलिंग एजुकेशन काउंसलिंग counselor education program रिलेशनशिप काउंसलिंग नहीं कर पाते। हम शायद फिर करते हैं । बात का बतंगड़ बन जाता है। हमें यहां तो कोई नहीं है क्योंकि आपको जानता नहीं है । वह आपकी पूरी बात सुनता है।

counselor काउंसलर क्या होता हैं ?

1. counselor काउंसलर से आपको कुछ एडवाइस करता है, काम करता है। उसके बाद आपको एक ऑप्शन देता है और उसके बेसिस पर आपको रिक्वायर्ड इनफॉरमेशन टिप्स सजेशन clinical mental health counseling सपोर्ट रिसोर्ट के बारे में बात करता है। आपको अच्छे से सुनने के बाद उसे आने के बाद उसे अच्छी तरह से आपके साथ डिस्कस करने के बाद ही आपको कोई ना कोई डायरेक्शन देता है और क्या होता है क्या? counselor काउंसलर आपकी बातों को गोपनीय भी रखता है।
2. हर किसी को अपनी लाइफ counselor काउंसलर की आवश्यकता  पढ़ती है।  जब बच्चा छोटा होता है तो उसके काम से उसके पेरेंट्स होते हैं। उसके पीछे सोते हैं, आगे बढ़ते हैं तो जब बच्चा बड़ा हो जाता तो उसके पेरेंट्स और उसके फ्रेंड भी होते हैं जो किसके काउंसिल find a counselor, addiction counselor के रूप में जाने जाते हैं, जब कोई एसोसिएशन आती है जहां पर के नॉनवेज मेंटल पर्सन चाहिए होता तभी इस काम से बहुत काम आता है या फिर टेस्ट के बाद अपना करियर बनाना चाहता है कि वह किस करियर में जाए।
3.  मैं किसी और से जाना जाता था। किसके बारे में बात कर सकते हैं जैसे कई सारे ऐसे counseling online काउंसिल की जरूरत पड़ती है। ऑपरेशन होता है होता है, इनसाइटी में होता है, फ्री नहीं होती है और रिलेशनशिप भी होती है कि लोग मोटिवेशन नहीं कर पाते है , बिल्कुल भी आगे बढ़ना ही नहीं चाहते। करवाने के बाद अपनी कलम से बाहर आ जाते हैं। आखिर में  पता चलता है कि प्रॉब्लम क्या है? किसी भी विषय पर अपनी काउंसलिंग करवाना चाहते हैं या फिर आपसे बात करना चाहते हैं। आप किसी ऐसे इंसान को जानते हैं जैसे कि काम की जरूरत है।

क्लास 9 से  12 तक के बाद  Best career counselling online for working professionals 

1. क्लास 9 से  12 तक के बाद  Best career counselling online for working professionals - एक बचा था जो ट्वेल्थ में था उसने मुझसे पूछा कि सर मैं ट्वेल्थ में हूं मेरे एग्जाम पोस्टपोन हो गए हैं और मुझे अपने career करियर की टेंशन है कि मैं career करियर में करूं क्या यह हमारा देश दोस्तो ऐसा है जहां पर चुनाव कैंसिल नहीं हो सकते चुनाव पोस्टपोन नहीं हो सकते बच्चों के एग्जाम जरूर पोस्टपोन हो जाते हैं यह बड़ी ही गलत चीज है जो मुझे लगता है इस बार देश में हुई है खैर आप चुनाव को पूर्ण कराना तो हम सबके हाथ में नहीं है but अपना career करियर कैसे सही चूस करें ट्वेल्थ के बाद यह जरूर आप लोगों के हाथ में है तो आप लोगों को मैं 6th क्रॉस देने वालों अगर आपको कोई फर्क नहीं पड़ता है वह आप नहीं करोगे और आप इतने समझदार हो जाने के बाद अपने आप ही कर लो मैं आपको घर बन जाएगा आपको दुनिया में लोग यह कर लेते नहीं करनी है तो अपने दिल वाली चीज नहीं जो आप करना चाहते हैं पर यह कैसे पता लगेगा कि हम क्या करना चाहते हैं सही है या नहीं है जानी पड़ेगी मेरे को कोई मिली नहीं है
2. दोस्तों जब मैं भी डरता था आप लोगों की तरह बहुत सारे लोग करते हैं बहुत ज्यादा टेंशन लेते हैं career counselling online free for students बहुत टेंशन होती है और मेहनत करते हैं मैं आप लोगों को बताने वाला हूं Internet इंटरनेट फ्यूचर दोस्तों ठीक है यह हमेशा ध्यान रखना भूलना मत तो बच्चे बड़े कंफ्यूज हो ट्वेल्थ के बाद क्या करें दोस्तों आज मैंने क्यों नहीं मेरा लॉजिक क्या था आप सुनकर हैरान रह जाओगे टेंशन में बड़ा मज़े से पढ़ाई करता था बड़े इंटरेस्ट आता था मैं यहां पर 11th में है तो किसी ने कहा कि वह साइंस ले लो साइंस में बड़ा क्लियर है .
3. आगे बढ़ते दूसरा इंपोर्टेंट डेज कलेक्शन कॉपी पेन लेकर जहां पर आपको लगता है कि यह पांच career करियर में करने में बड़ा मजा आएगा जैसे मैं अपनी बात करूं तो मुझे कुछ job करने में बड़ा अच्छा लगता है जिसमे मै सफल भी हो सकता हु 

कौन कौन से Online job में केरियर है ? क्लास 9 से  12 तक के बाद  Best career counselling online for working professionals 

1-मैं ई-कॉमर्स ecommerce ppc काम करना शुरू किया मैंने कॉलेज में तो मैंने देखा कि यार इसको कराना बड़ा मजा आ रहा है मजा में इतना बात है कोई काम करने में जब उसमें सकती हो रहे हैं अगर आप कोई कैसा काम जूस करते हैं

2- अच्छा लगता है सच में आप क्या कर सकते आप लिंक्डइन का सहारा ले सकते मेरे को पता भी होगा तो बता दो प्रोफेशनल लोगों का फेसबुक आपको भी आपके फायदे होंगे इस चीज के अटूट फाइल बनाकर फोटो लगा दीजिए मुझे रखना क्या आपको कभी भी अपना कैरियर शालिनी की बेसिस पर छूट नहीं करना है ज्यादातर स्टूडेंट्स से ही गलती करते हैं कि जब भी वह कोई कैरियर चूस करते हैं वह सैलरी देखते हैं

3-उसमें कि मैं मान लूं किसी ने एमबीए करना तो वह देखता है कि हम भी की थी उस को अधिकतम की सैलरी स्टार्टिंग बहुत सारे लोग यहां पर यूनो इस तरीके से अपने career करियर चॉइसेज करते हैं अगर किसी को पेंटर बनना तू पेंटर नहीं बनेगा इसमें मैंने ऐसे भी बेवकूफ लोग देखे जिनका इंटरेस्ट मान लीजिए कुछ और है

4- क्योंकि उनको Internet इंटरनेट Internet में दिखाया गया कि उसकी सैलरी ज्यादा है और जो वह बनना चाहता है उसकी सैलरी कम है इसलिए उसने नहीं कि ऐसे दोस्तों लाइन में है और बहुत से बच्चे भी नहीं एक्जाम नेशन देने के बाद उठते हैं साइंस के स्टूडेंट्स की क्या करें

5-बाद में डिटेल भी करूंगा कि क्या है इसके अलावा स्पेसिफिकेशन जॉब सारी से कर सकते हो यहाँ टाइम ना लेते हुए सबसे पहले हमें दो टाइप के स्टूडेंट अपना पीसीएम और केमिस्ट्री और फिजिक्स केमिस्ट्री बायोलॉजी Chemistry & Physics Chemistry Biology आप जानते हो कि थोड़ी सी मेहनत की और

6-Software सॉफ्टवेयर है तो सबको चाहिए एप्लीकेशन सबको चाहिए सबको आपके जरूर ऐड करना है स्वीट फ्लिपकार्ड का है आप paytm पेटीएम यह सब कहां से आ रहे हैं tometo जोमैटो यह सब कहां से application एप्लीकेशंस के थ्रू रहने वाले आप एक पूरा बिजनेसोने इतना बड़ा एंपायर खड़ा कर चुका है तो कहीं ना कहीं अगर आपका पहले से खुद का एक साउंड है कंप्यूटर साइंस में एप्लीकेशन डेवलपमेंट में तो आपको दे सकता ठीक है पैसे वाले लोग हर कर सकते हैं वह चीज लेकिन अगर खुद का स्टार्ट करना हो तो वह भी डरता नहीं करूंगा चलेगा कि नहीं लेकिन आपको तो मालूम है

7- एग्रीकल्चर Agriculture बायो टेक्नोलॉजी हो गई हो गया हो गया मेडिकल टेक्नोलॉजी माइक्रोबायोलॉजी में जा सकते हैं आप बन सकते हैं फिजियोथैरेपिस्ट बन सकते हैं गाड़ी में जा सकते हैं बायो टेक्नोलॉजी कॉलेज एडमिशन लेना है तो उसके बाद आप भी कर सकते हैं एप्लीकेशन Software सॉफ्टवेयर डेवलपर बन सकते हैं

career करियर कैसे सही चूस करें ट्वेल्थ के बाद यह जरूर आप लोगों के हाथ में है आप इतने समझदार हो जाने के बाद अपने आप ही कर लो पर यह कैसे पता लगेगा कि हम क्या करना चाहते हैं सही है या नहीं है १२th के बाद आप अपने job career को बनाने के लिए कुछ कोर्स मै बताने वाला हु जिसे autodesk student पर जा कर कर आप अपना career बना सकते है .

career करियर कैसे सही चूस करें ट्वेल्थ के बाद यह जरूर आप लोगों के हाथ में है यहाँ आपके करियर के लिए कुछ jobs दिए गौए है जिसे आप कर आपना future बना सकते है . जिसका exampal दिया गया है 

1. engineer jobs
2. home jobs
3. online job
4. development jobs
5. bank jobs
6. software jobs
7. manager jobs
8. government jobs
9. office jobs
10. analyst jobs
11. quickbooks online
12. innovative course 
13. small business idea
14.  master of laws , 
15. innovative course , 
16. small business idea ,
17. master's degree

आज मै आपको एक एसे job के बारे में चर्चा करूँगा जो आज की एक आवश्यकता है साथ ही जरुरी भी तो जानते है  है data analytics क्या है ?

डेटा एनालिटिक्स क्या है? क्लास 9 से  12 तक के बाद  Best career counselling online for working professionals 

1. रुझानों को खोजने और सवालों के जवाब देने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया के रूप में, डेटा एनालिटिक्स की परिभाषा क्षेत्र के व्यापक दायरे को पकड़ती है। हालांकि, इसमें कई अलग-अलग लक्ष्यों के साथ कई तकनीकें शामिल हैं।
2. डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया में कुछ घटक होते हैं जो विभिन्न पहलों में मदद कर सकते हैं। इन घटकों के संयोजन से, एक सफल डेटा विश्लेषण पहल यह स्पष्ट तस्वीर प्रदान करेगी कि आप कहां हैं, आप कहां हैं और आपको कहां जाना चाहिए।
3. आम तौर पर, यह प्रक्रिया वर्णनात्मक विश्लेषण से शुरू होती है। यह डेटा में ऐतिहासिक प्रवृत्तियों का वर्णन करने की प्रक्रिया है। वर्णनात्मक विश्लेषण का उद्देश्य "क्या हुआ?" प्रश्न का उत्तर देना है। इसमें अक्सर पारंपरिक संकेतकों जैसे निवेश पर लाभ (आरओआई) को मापना शामिल होता है। उपयोग किए जाने वाले संकेतक प्रत्येक उद्योग के लिए अलग होंगे। वर्णनात्मक विश्लेषण भविष्यवाणी नहीं करता है या सीधे निर्णयों को सूचित नहीं करता है। यह डेटा को सार्थक और वर्णनात्मक तरीके से सारांशित करने पर केंद्रित है।
4. डेटा एनालिटिक्स का अगला अनिवार्य हिस्सा एडवांस्ड एनालिटिक्स है। डेटा साइंस का यह हिस्सा डेटा निकालने, भविष्यवाणियां करने और रुझानों की खोज करने के लिए उन्नत टूल का लाभ उठाता है। इन उपकरणों में शास्त्रीय सांख्यिकी के साथ-साथ मशीन लर्निंग भी शामिल है। मशीन लर्निंग तकनीक जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, भावना विश्लेषण और अधिक उन्नत विश्लेषिकी को सक्षम करते हैं। यह जानकारी डेटा से नई अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। उन्नत विश्लेषिकी पते "क्या होगा?" प्रशन।
5. मशीन लर्निंग तकनीकों की उपलब्धता, बड़े पैमाने पर डेटा सेट और सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति ने कई उद्योगों में इन तकनीकों के उपयोग को सक्षम बनाया है। इन तकनीकों को सक्षम करने में बड़े डेटा सेट का संग्रह महत्वपूर्ण है। बिग डेटा एनालिटिक्स व्यवसायों को जटिल और विविध डेटा स्रोतों से सार्थक निष्कर्ष निकालने में सक्षम बनाता है, जो समानांतर प्रसंस्करण और सस्ती कम्प्यूटेशनल शक्ति में प्रगति से संभव हुआ है।

डेटा एनालिटिक्स के प्रकार How do I choose a career

1. डेटा एनालिटिक्स एक व्यापक क्षेत्र है। डेटा एनालिटिक्स के चार प्राथमिक प्रकार हैं: वर्णनात्मक, नैदानिक, भविष्य कहनेवाला और प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स। डेटा विश्लेषण प्रक्रिया में प्रत्येक प्रकार का एक अलग लक्ष्य और एक अलग स्थान होता है। ये व्यवसाय में प्राथमिक डेटा विश्लेषिकी अनुप्रयोग भी हैं।
2. वर्णनात्मक विश्लेषण क्या हुआ, इसके बारे में सवालों के जवाब देने में मदद करता है। हितधारकों को परिणामों का वर्णन करने के लिए ये तकनीकें बड़े डेटासेट को सारांशित करती हैं। प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI) विकसित करके, ये रणनीतियाँ सफलताओं या विफलताओं को ट्रैक करने में मदद कर सकती हैं। कई उद्योगों में निवेश पर लाभ (आरओआई) जैसे मेट्रिक्स का उपयोग किया जाता है। विशिष्ट उद्योगों में प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए विशिष्ट मीट्रिक विकसित किए जाते हैं। इस प्रक्रिया में प्रासंगिक डेटा के संग्रह, डेटा के प्रसंस्करण, डेटा विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की आवश्यकता होती है। यह प्रक्रिया पिछले प्रदर्शन में आवश्यक अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।
3. डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स सवालों के जवाब देने में मदद करता है कि चीजें क्यों हुईं। ये तकनीकें अधिक बुनियादी वर्णनात्मक विश्लेषण के पूरक हैं। वे वर्णनात्मक विश्लेषण से निष्कर्ष निकालते हैं और कारण खोजने के लिए गहराई से खुदाई करते हैं। प्रदर्शन संकेतकों की और जांच की जाती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि वे बेहतर या बदतर क्यों हुए। यह आम तौर पर तीन चरणों में होता है:
4. डेटा में विसंगतियों की पहचान करें। ये किसी मीट्रिक या किसी विशेष बाज़ार में अप्रत्याशित परिवर्तन हो सकते हैं। इन विसंगतियों से संबंधित डेटा एकत्र किया जाता है। इन विसंगतियों की व्याख्या करने वाले संबंधों और प्रवृत्तियों को खोजने के लिए सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
5. भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भविष्य में क्या होगा, इसके बारे में सवालों के जवाब देने में मदद करता है। ये तकनीकें रुझानों की पहचान करने और यह निर्धारित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करती हैं कि क्या उनकी पुनरावृत्ति होने की संभावना है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषणात्मक उपकरण भविष्य में क्या हो सकता है, इस बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और इसकी तकनीकों में विभिन्न प्रकार की सांख्यिकीय और मशीन सीखने की तकनीकें शामिल हैं, जैसे: तंत्रिका नेटवर्क, निर्णय पेड़ और प्रतिगमन।
6. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स सवालों के जवाब देने में मदद करता है कि क्या किया जाना चाहिए। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण से अंतर्दृष्टि का उपयोग करके, डेटा-संचालित निर्णय किए जा सकते हैं। यह व्यवसायों को अनिश्चितता की स्थिति में सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स तकनीक मशीन सीखने की रणनीतियों पर निर्भर करती है जो बड़े डेटासेट में पैटर्न ढूंढ सकती हैं। पिछले निर्णयों और घटनाओं का विश्लेषण करके, विभिन्न परिणामों की संभावना का अनुमान लगाया जा सकता है।
7. इस प्रकार के डेटा एनालिटिक्स यह अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं कि व्यवसायों को प्रभावी और कुशल निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। संयोजन में प्रयुक्त वे कंपनी की जरूरतों और अवसरों की एक अच्छी तरह से समझ प्रदान करते हैं।

What is कैरियर कॉउंसलिंग क्या है जाने पुरी ख़बर

भूमिका क्या है ? क्लास 9 से  12 तक के बाद  Best career counselling online for working professionals 

1. डेटा विश्लेषक सूचना प्रौद्योगिकी, सांख्यिकी और व्यवसाय के चौराहे पर मौजूद हैं। वे व्यवसायों और संगठनों को सफल होने में मदद करने के लिए इन क्षेत्रों को जोड़ते हैं। डेटा विश्लेषक का प्राथमिक लक्ष्य डेटा में पैटर्न की खोज करके दक्षता बढ़ाना और प्रदर्शन में सुधार करना है।
2. डेटा विश्लेषक के काम में डेटा विश्लेषण पाइपलाइन में डेटा के साथ काम करना शामिल है। इसका अर्थ है विभिन्न तरीकों से डेटा के साथ काम करना। डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया में प्राथमिक चरण डेटा माइनिंग, डेटा प्रबंधन, सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा प्रस्तुतिकरण हैं। इन चरणों का महत्व और संतुलन उपयोग किए जा रहे डेटा और विश्लेषण के लक्ष्य पर निर्भर करता है।
3. कई डेटा एनालिटिक्स कार्यों के लिए डेटा माइनिंग एक आवश्यक प्रक्रिया है। इसमें असंरचित डेटा स्रोतों से डेटा निकालना शामिल है। इनमें लिखित पाठ, बड़े जटिल डेटाबेस या अपरिष्कृत सेंसर डेटा शामिल हो सकते हैं। इस प्रक्रिया में मुख्य चरण डेटा को निकालना, बदलना और लोड करना है (जिसे अक्सर ईटीएल कहा जाता है।) ये चरण कच्चे डेटा को एक उपयोगी और प्रबंधनीय प्रारूप में परिवर्तित करते हैं। यह भंडारण और विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करता है। डेटा माइनिंग आमतौर पर डेटा विश्लेषण पाइपलाइन में सबसे अधिक समय लेने वाला कदम है।
4. डेटा data प्रबंधन या डेटा वेयरहाउसिंग डेटा विश्लेषक की नौकरी का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू है। डेटा वेयरहाउसिंग में डेटाबेस को डिजाइन और कार्यान्वित करना शामिल है जो डेटा माइनिंग के परिणामों तक आसान पहुंच की अनुमति देता है। इस चरण में आमतौर पर SQL डेटाबेस बनाना और प्रबंधित करना शामिल है। गैर-संबंधपरक और नोएसक्यूएल डेटाबेस भी आम होते जा रहे हैं।
5. सांख्यिकीय विश्लेषण विश्लेषकों को डेटा से अंतर्दृष्टि बनाने की अनुमति देता है। डेटा का विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकी और मशीन लर्निंग तकनीक दोनों का उपयोग किया जाता है। डेटा में रुझानों को प्रकट करने वाले सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए बड़े डेटा का उपयोग किया जाता है। इन मॉडलों को भविष्यवाणियां करने और निर्णय लेने की सूचना देने के लिए नए डेटा पर लागू किया जा सकता है। इस प्रक्रिया के लिए सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषाएं जैसे कि आर या पायथन (पंडों के साथ) आवश्यक हैं। इसके अलावा, ओपन सोर्स लाइब्रेरी और पैकेज जैसे कि TensorFlow उन्नत विश्लेषण को सक्षम करते हैं।
6. अधिकांश डेटा विश्लेषण प्रक्रियाओं में अंतिम चरण डेटा प्रस्तुति है। यह कदम हितधारकों के साथ अंतर्दृष्टि साझा करने की अनुमति देता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन अक्सर डेटा प्रस्तुति में सबसे महत्वपूर्ण उपकरण होता है। सम्मोहक विज़ुअलाइज़ेशन डेटा में कहानी बताने में मदद कर सकता है जो अधिकारियों और प्रबंधकों को इन अंतर्दृष्टि के महत्व को समझने में मदद कर सकता है।

डेटा एनालिटिक्स क्यों महत्वपूर्ण है? क्लास 9 से  12 तक के बाद  Best career counselling online for working professionals 

• डेटा एनालिटिक्स के अनुप्रयोग व्यापक हैं। बड़े डेटा का विश्लेषण कई अलग-अलग उद्योगों में दक्षता का अनुकूलन कर सकता है। प्रदर्शन में सुधार व्यवसायों को तेजी से प्रतिस्पर्धी दुनिया में सफल होने में सक्षम बनाता है।
• सबसे पहले अपनाने वालों में से एक वित्तीय क्षेत्र है। डेटा एनालिटिक्स की बैंकिंग और वित्त उद्योगों में एक महत्वपूर्ण भूमिका है, जिसका उपयोग बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करने और जोखिम का आकलन करने के लिए किया जाता है। क्रेडिट स्कोर डेटा एनालिटिक्स का एक उदाहरण है जो सभी को प्रभावित करता है। ये स्कोर उधार जोखिम को निर्धारित करने के लिए कई डेटा बिंदुओं का उपयोग करते हैं। डेटा एनालिटिक्स का उपयोग वित्तीय संस्थानों के लिए दक्षता में सुधार और जोखिम को कम करने के लिए धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने के लिए भी किया जाता है।
• हालाँकि, डेटा एनालिटिक्स का उपयोग अधिकतम लाभ और ROI से परे है। डेटा एनालिटिक्स स्वास्थ्य देखभाल (स्वास्थ्य सूचना विज्ञान), अपराध की रोकथाम और पर्यावरण संरक्षण के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकता है। डेटा एनालिटिक्स के ये एप्लिकेशन हमारी दुनिया को बेहतर बनाने के लिए इन तकनीकों का उपयोग करते हैं।
• हालांकि वैज्ञानिक अनुसंधान में सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण का हमेशा उपयोग किया गया है, उन्नत विश्लेषणात्मक तकनीक और बड़ा डेटा कई नई अंतर्दृष्टि की अनुमति देता है। ये तकनीकें जटिल प्रणालियों में रुझान पा सकती हैं। शोधकर्ता वर्तमान में वन्यजीवों की सुरक्षा के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं।
• स्वास्थ्य सेवा में डेटा एनालिटिक्स का उपयोग पहले से ही व्यापक है। रोगी परिणामों की भविष्यवाणी करना, कुशलतापूर्वक धन आवंटित करना और नैदानिक ​​तकनीकों में सुधार करना ऐसे कुछ उदाहरण हैं कि कैसे डेटा विश्लेषण स्वास्थ्य सेवा में क्रांति ला रहा है। मशीन लर्निंग से दवा उद्योग में भी क्रांति आ रही है। नशीली दवाओं की खोज कई चरों के साथ एक जटिल कार्य है। मशीन लर्निंग से दवा की खोज में काफी सुधार हो सकता है। फार्मास्युटिकल कंपनियां दवाओं के बाजार को समझने और उनकी बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का भी उपयोग करती हैं।

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• Internet इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) एक ऐसा क्षेत्र है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग के साथ-साथ किया जाता है। ये डिवाइस डेटा एनालिटिक्स के लिए एक बेहतरीन अवसर प्रदान करते हैं। IoT उपकरणों में अक्सर कई सेंसर होते हैं जो उनके संचालन के लिए सार्थक डेटा बिंदु एकत्र करते हैं। नेस्ट थर्मोस्टेट जैसे उपकरण हीटिंग और कूलिंग को नियंत्रित करने के लिए गति और तापमान को ट्रैक करते हैं। इस तरह के स्मार्ट डिवाइस आपके व्यवहार से सीखने और भविष्यवाणी करने के लिए डेटा का उपयोग कर सकते हैं। यह अग्रिम होम ऑटोमेशन प्रदान करेगा जो आपके जीने के तरीके के अनुकूल हो सकता है।
• डेटा एनालिटिक्स internet marketing service के अनुप्रयोग अंतहीन प्रतीत होते हैं। हर दिन अधिक से अधिक डेटा एकत्र किया जा रहा है - यह व्यापार, विज्ञान और रोजमर्रा की जिंदगी के अधिक हिस्सों में डेटा एनालिटिक्स को लागू करने के नए अवसर प्रस्तुत करता है।

डेटा एनालिटिक्स अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

1-डेटा एनालिटिक्स data analytics की भूमिका क्या है?

दोनो में बेहतर कौन govt सरकरी कर्मचारी या privet किसकी वेतन और सुरक्षित job हैं

Ans- डेटा एनालिटिक्स व्यक्तियों और संगठनों को डेटा की समझ बनाने में मदद करता है। डेटा विश्लेषक आमतौर पर अंतर्दृष्टि और रुझानों के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करते हैं। वे संगठनों को निर्णय लेने और सफल होने में मदद करने के लिए विभिन्न उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करते हैं।

2-डेटा एनालिटिक्स data analytics के प्रकार क्या हैं?

Ans- विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषण हैं जिनमें वर्णनात्मक, नैदानिक, प्रिस्क्रिप्‍टिव और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स शामिल हैं। डेटा विश्लेषक जिस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास कर रहा है, उसके आधार पर प्रत्येक प्रकार का उपयोग विशिष्ट उद्देश्यों के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक डेटा विश्लेषक डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स का उपयोग यह पता लगाने के लिए करेगा कि कुछ क्यों हुआ।

3- डेटा एनालिटिक्स data analytics में उपयोग किए जाने वाले विश्लेषणात्मक उपकरण क्या हैं?

Ans- डेटा विश्लेषण में विभिन्न उपकरणों का उपयोग किया जाता है। कुछ डेटा विश्लेषक व्यापार खुफिया Software सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं, जैसे कि झांकी। अन्य लोग प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे SQL या पायथन का उपयोग कर सकते हैं, जिनमें विभिन्न सांख्यिकीय और विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी हैं।

4-डेटा एनालिटिक्स में career करियर ग्रोथ क्या है?

Ans- O*NET के अनुसार, 2019-2029 के बीच डेटा विश्लेषकों की अनुमानित वृद्धि 8% है। औसतन, डेटा विश्लेषकों ने 2019 में $94,280 कमाए। हालांकि, डेटा विश्लेषकों के लिए वेतन मुआवजा इस बात पर निर्भर करता है कि वे कहां काम करते हैं और किस उद्योग में काम करते हैं।

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